Știința datelor vs. mineritul de date: Diferențe cheie

Trăim într-o lume condusă de date, astfel că există multe concepte care implică date. Două astfel de concepte sunt știința datelor și mineritul de date, ambele fiind esențiale pentru succesul organizațiilor conduse de inteligență artificială de astăzi.

Este important să înțelegem diferențele cheie între cele două, așa că să începem prin a defini formal fiecare:

• Știința datelor: Un domeniu interdisciplinar, știința datelor se bazează pe metode științifice, procese, algoritmi și sisteme pentru a extrage sau extrapolarea cunoștințelor și a insight-urilor din date structurate și nestructurate. Cunoștințele din date sunt apoi aplicate într-o gamă largă de domenii.
• Mineritul de date: Procesul de descoperire a pattern-urilor în seturi de date mari prin utilizarea metodelor care implică o combinație de învățare automată, statistică și sisteme de baze de date. Un subdomeniu interdisciplinar al informaticii și statisticii, scopul principal al mineritului de date este de a extrage informații dintr-un set de date și de a le transforma pentru a fi utilizate ulterior.

Ce este știința datelor?

În domeniul științei datelor, experții extrag sens din date prin intermediul unei serii de metode, algoritmi, sisteme și instrumente. Acestea oferă oamenilor de știință din domeniul datelor arsenalul necesar pentru a extrage insight din date structurate, care sunt foarte specifice și stocate într-un format predefinit, și din date nestructurate, care implică diverse tipuri de date stocate în formatele lor native.

Știința datelor este incredibil de utilă pentru extragerea unor insight-uri valoroase despre modelele de afaceri, ajutând organizațiile să performeze mai bine prin intermediul unor insight-uri profunde despre procese și consumatori. Fără știința datelor, datele mari nu ar fi nimic. În timp ce datele mari sunt responsabile pentru sute de miliarde de dolari cheltuiți în diferite industrii, datele proaste se estimează că costă Statele Unite ale Americii aproximativ 3,1 miliarde de dolari pe an, ceea ce face ca știința datelor să fie atât de crucială. Prin intermediul prelucrării și analizei datelor, această pierdere poate fi transformată în valoare.

Ascensiunea științei datelor este paralelă cu ascensiunea smartphone-urilor și digitalizarea vieții noastre de zi cu zi. Există o cantitate incredibilă de date care plutește în jurul nostru, iar mai multe sunt produse în fiecare zi. În același timp, puterea calculatoarelor a crescut drastic, în timp ce costul relativ a scăzut, ceea ce a dus la disponibilitatea largă a puterii de calcul ieftine. Știința datelor combină digitalizarea și puterea de calcul ieftină pentru a extrage mai multe insight-uri decât oricând.

Ce este mineritul de date?

Când vine vorba de mineritul de date, profesioniștii sortează prin seturi mari de date pentru a identifica pattern-uri și relații care ajută la rezolvarea problemelor de afaceri prin analiza datelor. Domeniul interdisciplinar implică mai multe tehnici și instrumente de minerit de date care sunt utilizate de către afaceri pentru a prezice tendințe viitoare și pentru a lua decizii de afaceri mai bune.

Mineritul de date este considerat un domeniu de bază în știința datelor și reprezintă doar un pas în procesul de descoperire a cunoștințelor în baze de date (KDD), care este o metodologie a științei datelor pentru colectarea, prelucrarea și analiza datelor.

Mineritul de date este cheia inițiativelor de analiză de succes, generând informații care pot fi utilizate în inteligența de afaceri (BI) și analiza avansată. Când se efectuează în mod eficient, îmbunătățește strategiile și operațiunile de afaceri, inclusiv marketing, publicitate, vânzări, suport clienți, producție, gestionarea lanțului de aprovizionare, resurse umane, finanțe și multe altele.

Procesul de minerit de date este de obicei împărțit în patru etape:

• Colectarea datelor: Oamenii de știință din domeniul datelor identifică și adună date relevante pentru aplicațiile de analize. Datele pot proveni dintr-un depozit de date, un lac de date sau orice alt depozit care conține atât date structurate, cât și nestructurate.
• Pregătirea datelor: Datele sunt pregătite pentru a fi minerite. Experții încep cu explorarea datelor, profilarea și preprocesarea înainte de curățarea datelor pentru a corecta erorile și a îmbunătăți calitatea.
• Mineritul de date: După ce datele au fost pregătite, un om de știință din domeniul datelor alege o tehnică de minerit de date și implementează unul sau mai multe algoritmi pentru a o efectua.
• Analiza datelor: Rezultatele mineritului de date ajută la dezvoltarea unor modele analitice care pot îmbunătăți luarea deciziilor și acțiunile de afaceri. Rezultatele sunt, de asemenea, împărtășite cu executivii și utilizatorii de afaceri prin vizualizarea datelor sau prin alte tehnici.

Diferențe cheie între știința datelor și mineritul de date

Iată o listă de puncte care descriu diferențele cheie între știința datelor și mineritul de date:

• Domeniul științei datelor este larg și include capturarea datelor, analiza și extragerea insight-urilor. Mineritul de date implică tehnici care ajută la găsirea informațiilor valoroase într-un set de date înainte de a identifica pattern-uri ascunse.
• Știința datelor este un domeniu multidisciplinar care include statistică, științe sociale, vizualizarea datelor, procesarea limbajului natural și mineritul de date. Mineritul de date este un subdomeniu al științei datelor.
• Știința datelor se bazează pe orice tip de date, indiferent dacă este structurat, semi-structurat sau nestructurat. Mineritul de date implică de obicei doar date structurate.
• Știința datelor a fost stabilită încă din anii 1960, în timp ce mineritul de date a devenit cunoscut abia în anii 1990.
• Domeniul științei datelor se concentrează pe știința datelor, în timp ce mineritul de date este mai preocupat de procesul în sine.

Acesta nu este în niciun caz o listă exhaustivă a diferențelor dintre cele două concepte, dar acoperă unele dintre principalele.

Rolul și abilitățile unui om de știință din domeniul datelor

Un om de știință din domeniul datelor trebuie mai întâi să înțeleagă obiectivele unei organizații, și o face prin colaborarea cu stakeholderii și executivii. Ei examinează apoi cum datele pot ajuta la atingerea acestor obiective și la propulsarea afacerii înainte.

Oamenii de știință din domeniul datelor sunt obligați să fie flexibili și deschiși la noi idei, și ar trebui să poată dezvolta și propune soluții inovatoare în diferite domenii. De obicei, lucrând în echipe colaborative, oamenii de știință din domeniul datelor trebuie să dețină, de asemenea, o conștientizare a deciziilor de afaceri din diferite departamente. Acest lucru le permite să se concentreze pe proiectele de date care vor juca un rol critic în luarea deciziilor de afaceri.

Rolul unui om de știință din domeniul datelor va continua probabil să se integreze mai mult într-o afaceri pe măsură ce proiectele progresează, astfel încât vor dezvolta o înțelegere puternică a comportamentului clienților și a modului în care datele pot fi utilizate în mod eficient pentru a îmbunătăți întreaga afaceri de la cap la coadă.

*Dacă sunteți interesat să dezvoltați abilități în știința datelor, asigurați-vă că verificați „Cele 7 cele mai bune certificări în știința datelor”.

Procesul de minerit de date

Oamenii de știință din domeniul datelor sau analiștii de date sunt responsabili de procesul de minerit de date, care include diverse tehnici utilizate pentru a mina date pentru diferite aplicații de știință a datelor. Profesioniștii din acest domeniu urmează de obicei un flux specific de sarcini de-a lungul întregului proces, și fără o structură, analiștii ar putea întâmpina probleme care ar fi putut fi prevenite cu ușurință la început.

Experții vor începe de obicei prin a înțelege afacerile mult timp înainte de a atinge datele. Acest lucru va include obiectivele afacerii și ceea ce încearcă să realizeze prin mineritul de date. Un analist de date va înțelege apoi datele, modul în care vor fi stocate și ce ar putea fi rezultatul final.

În continuare, ei vor începe să colecteze, să încarce, să extragă sau să calculeze date. Datele sunt apoi curățate și standardizate. Odată ce datele sunt curate, oamenii de știință din domeniul datelor pot utiliza diverse tehnici pentru a căuta relații, tendințe sau pattern-uri înainte de a evalua rezultatele modelului de date. Procesul de minerit de date se încheie apoi cu implementarea schimbărilor de către management și monitorizarea lor.

Este important de remarcat că acesta este un flux general de sarcini. Diferite modele de procesare a mineritului de date vor necesita pași diferiți.